Phd in Machine Learning

http://www.data-science.ie/

Thực hành hệ thống Học máy với Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning with qwiklabs.com

Duration: 30:00

Bước 1

Bước 2

Bước 3

Bước 4

Bước 5

Bước 6

Bước 7

https://codelabs-preview.appspot.com/?file_id=1i1rVuzyoUfbs6JdfPlu-jYBiP4XOSdcX4hc3hkVt0hg

Xây dựng hệ thống thông minh với chỉ C#

Trời ơi tin được hôn? Xây dựng hệ thống thông minh với chỉ C#

https://machinelearningadvantage.com/

Các vấn đề cần biết để xây dựng 1 hệ gợi ý

https://maciejkula.github.io/spotlight/interactions.html

Mua một mô hình học máy có sẵn, cài đặt và sử dụng

Tìm kiếm, mua


Hướng dẫn sử dụng

https://maciejkula.github.io/spotlight/interactions.html


Xem thêm từng bước thực hành ML với tài khoản miễn phí của qwiklabs

Thực hành hệ gợi ý với Amazon DSSTNE: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine

Thực hành hệ gợi ý với Amazon DSSTNE: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine
1. Data
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/amazon-dsstn-samples/data/ml20-all
2. Giới thiệu
https://www.youtube.com/watch?v=eKmIVU8EUbw


Nội dung một khóa học online gồm các phần sau đây:

Amazon DSSTNE: Build a Recommendation System Training Course

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use DSSTNE to build a recommendation application.

By the end of this training, participants will be able to:

• Train a recommendation model with sparse datasets as input
• Scale training and prediction models over multiple GPUs
• Spread out computation and storage in a model-parallel fashion
• Generate Amazon-like personalized product recommendations
• Deploy a production-ready application that can scale at heavy workloads

ML AI Tool Open Sourced

ML AI Tool Open Sourced

http://reliancy.com/ml-ai-tools-open-sourced/

1. In 2016 Amazon released the Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE), their own version of a Deep Learning framework. Unlike most of the other Deep Learning frameworks DSSTNE was developed with product recommendations as its main use case. According to Amazon it is used to provide personalized product recommendations across their site. While DSSTNE may not be as popular among developers as TensorFlow, Amazon does have considerable experience and has been applying Machine Learning methods long before Deep Neural Networks were hyped. Alex Smola, a respected Machine Learning researcher has been hired by Amazon to lead Machine Learning efforts.

Links:

• Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE): Deep Neural Network Framework with Emphasis on Recommendations

Top 100 Machine Learning Projects 2018 Published by Tirmidzi Aflahi on September 2, 2018

Top 100 Machine Learning Projects 2018

Published by Tirmidzi Aflahi on September 2, 2018

https://thedatamage.com/top-100-machine-learning-project-2018/

https://github.com/Thaopcntt/recsys

Học xây dựng Hệ gợi ý bài bản từ A-Z

https://www.youtube.com/watch?v=Seodw3UA1-I&list=PLk9tco_9NSqfkr2Z0VdntKqufR5uDOezz&t=0s&index=7

1. Tổng quan

https://www.youtube.com/watch?v=i8ZX1XAP86k&list=PLk9tco_9NSqfkr2Z0VdntKqufR5uDOezz&index=1

1. Thực hành theo các bước của 

• https://github.com/juliensimon/aws

1. Using Amazon's machine learning library called Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE)
2. Hệ gợi ý Movie

Bài giới thiệu tại địa chỉ:


Các nền tảng Deep Learning và Machine Learning
https://www.pinterest.com/anonymonq/machine-learning-ai-and-deep-learning-platforms/?lp=true

Căn bản cho người mới bắt đầu Deep Learning

Cloud Machine Learning dịch vụ huấn luyện

https://aws.amazon.com/vi/ec2/pricing/on-demand/

Một số video hướng dẫn từng bước huấn luyện và xây dựng hệ gợi ý Recommender System

Intro to Machine Learning - Building a Recommendation Model using Keras.

Deep learning-based search and recommendation systems using TensorFlow

https://www.youtube.com/watch?v=KmLJgq18r28
Machine Learning for Recommender systems — Part 1 (algorithms, evaluation and cold start)

x
x

Deep Recommender System for Personalized Search & Discovery

Deep Recommender System for Personalized Search & Discovery

Hệ gợi ý năm 2019

Introduction to Recommender Systems in 2019

https://tryolabs.com/blog/introduction-to-recommender-systems/

Các nguồn tham khảo bài viết hữu ích về hệ gợi ý

Phòng thí nghiệm của utexas

http://www.cs.utexas.edu/~ml/publications/area/119/learning_for_recommender_systems

http://www.cs.utexas.edu/users/mooney/libra/

Phân loại hệ gợi ý

Collaborative Filtering &

Content-Based Recommending

Hệ thống gợi ý sách

Hệ thống gợi ý sách

http://www.cs.utexas.edu/users/mooney/libra/

Xây dựng recommendation system đơn giản với deep learning

Nguồn tham khảo tại đây:
User
Item
Rating
Mô hình chạy trên dịch vụ
Khi train neural net, các bạn nên sử dụng máy tính có GPU hoặc thuê một dịch vụ cloud có GPU như aws hay paperspace. Cá nhân tôi sử dụng gói p2.xlarge của aws để train model này.https://medium.com/@kien.vu/x%C3%A2y-d%E1%BB%B1ng-recommendation-system-%C4%91%C6%A1n-gi%E1%BA%A3n-v%E1%BB%9Bi-deep-learning-4bf665f39928x
x

Nguồn dữ liệu thử nghiệm mô hình

Nguồn dữ liệu Dataset thử nghiệm mô hình học máy machine learning và deep learning

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets